Rychlý start: Nastavení sledování těla Azure Kinect
Tento rychlý start vás provede procesem spouštění sledování těla v Azure Kinect DK.
Systémové požadavky
Sada Body Tracking SDK vyžaduje na hostitelském počítači nainstalovaný GRAFICKÝ PROCESOR NVIDIA. Doporučený požadavek hostitelského počítače pro sledování těla je popsaný na stránce požadavků na systém.
Instalace softwaru
Instalace nejnovějšího ovladače NVIDIA
Stáhněte a nainstalujte nejnovější ovladač NVIDIA pro grafickou kartu. Starší ovladače nemusí být kompatibilní s binárními soubory CUDA redistribuovanými pomocí sady SDK pro sledování těla.
Distribuovatelné součásti Visual C++ pro Visual Studio 2015
Stáhněte a nainstalujte Distribuovatelné součásti Visual C++ pro Visual Studio 2015.
Nastavení hardwaru
Nastavení Azure Kinect DK
Spusťte Azure Kinect Viewer a zkontrolujte, jestli je azure Kinect DK správně nastavený.
Stažení sady Body Tracking SDK
- Vyberte odkaz ke stažení sady Body Tracking SDK.
- Nainstalujte sadu Body Tracking SDK na počítač.
Ověření sledování textu
Spusťte Prohlížeč sledování těla Azure Kinect a zkontrolujte, jestli je sada SDK pro sledování těla správně nastavená. Prohlížeč se nainstaluje s instalačním programem MSI sady SDK. Najdete ho v nabídce Start nebo na adrese <SDK Installation Path>\tools\k4abt_simple_3d_viewer.exe.
Pokud nemáte dostatečný výkon GPU a přesto chcete otestovat výsledek, můžete spustit Prohlížeč sledování těla Azure Kinect na příkazovém řádku pomocí následujícího příkazu: <SDK Installation Path>\tools\k4abt_simple_3d_viewer.exe CPU
Pokud je všechno správně nastavené, měl by se zobrazit okno s 3D bodovým mrakem a sledovanými těly.
Určení spouštěcího prostředí MODULU RUNTIME ONNX
Sada Body Tracking SDK podporuje prostředí pro spouštění procesoru, CUDA, DirectML (pouze Pro Windows) a TensorRT k odvozování modelu odhadu. Ve K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU výchozím nastavení se ve Windows spustí CUDA v Linuxu a DirectML. Byly přidány tři další režimy pro výběr konkrétních spouštěcích prostředí: K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU_CUDA, K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU_DIRECTMLa K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU_TENSORRT.
Poznámka:
Modul runtime ONNX zobrazuje upozornění pro opcode, které nejsou akcelerované. Ty se můžou bezpečně ignorovat.
MODUL RUNTIME ONNX zahrnuje proměnné prostředí pro řízení ukládání modelu TensorRT do mezipaměti. Doporučené hodnoty jsou:
- ORT_TENSORRT_ENGINE_CACHE_ENABLE=1
- ORT_TENSORRT_CACHE_PATH="pathname"
Složka se musí vytvořit před zahájením sledování textu.
Důležité
TensorRT před odvozováním zpracuje model, což vede k prodloužení doby spuštění ve srovnání s jinými spouštěcími prostředími. Ukládání do mezipaměti modulu omezuje na první spuštění, ale je experimentální a je specifické pro model, verzi modulu runtime ONNX, verzi TensorRT a model GPU.
Provádění TensorRT podpora prostředí FP32 (výchozí) i FP16. FP16 obchoduje ~2x zvýšení výkonu pro minimální přesnost snížení. Určení FP16:
- ORT_TENSORRT_FP16_ENABLE=1
Požadované knihovny DLL pro spouštěcí prostředí modulu runtime ONNX
| Režim | ORT 1.10 | CUDA 11.4.3 | CUDNN 8.2.2.26 | TensorRT 8.0.3.4 |
|---|---|---|---|---|
| Procesor | msvcp140 | - | - | - |
| onnxruntime | ||||
| CUDA | msvcp140 | cudart64_110 | cudnn64_8 | - |
| onnxruntime | cufft64_10 | cudnn_ops_infer64_8 | ||
| onnxruntime_providers_cuda | cublas64_11 | cudnn_cnn_infer64_8 | ||
| onnxruntime_providers_shared | cublasLt64_11 | |||
| DirectML | msvcp140 | - | - | - |
| onnxruntime | ||||
| directml | ||||
| TensorRT | msvcp140 | cudart64_110 | - | nvinfer |
| onnxruntime | cufft64_10 | nvinfer_plugin | ||
| onnxruntime_providers_cuda | cublas64_11 | |||
| onnxruntime_providers_shared | cublasLt64_11 | |||
| onnxruntime_providers_tensorrt | nvrtc64_112_0 | |||
| nvrtc-builtins64_114 |
Příklady
Tady najdete příklady použití sady SDK pro sledování těla.